@inproceedings{zweigenbaum-lavergne-2017-detection,
    title = "D{\'e}tection de concepts et granularit{\'e} de l`annotation (Concept detection and annotation granularity )",
    author = "Zweigenbaum, Pierre  and
      Lavergne, Thomas",
    editor = "Eshkol-Taravella, Iris  and
      Antoine, Jean-Yves",
    booktitle = "Actes des 24{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts",
    month = "6",
    year = "2017",
    address = "Orl{\'e}ans, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2017.jeptalnrecital-court.28/",
    pages = "226--233",
    language = "fra",
    abstract = "Nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} une t{\^a}che de d{\'e}tection de concepts dans des textes sans exigence particuli{\`e}re de passage par une phase de d{\'e}tection d`entit{\'e}s avec leurs fronti{\`e}res. Il s`agit donc d`une t{\^a}che de cat{\'e}gorisation de textes multi{\'e}tiquette, avec des jeux de donn{\'e}es annot{\'e}s au niveau des textes entiers. Nous faisons l`hypoth{\`e}se qu`une annotation {\`a} un niveau de granularit{\'e} plus fin, typiquement au niveau de l'{\'e}nonc{\'e}, devrait am{\'e}liorer la performance d`un d{\'e}tecteur automatique entra{\^i}n{\'e} sur ces donn{\'e}es. Nous examinons cette hypoth{\`e}se dans le cas de textes courts particuliers : des certificats de d{\'e}c{\`e}s o{\`u} l`on cherche {\`a} reconna{\^i}tre des diagnostics, avec des jeux de donn{\'e}es initialement annot{\'e}s au niveau du certificat entier. Nous constatons qu`une annotation au niveau de la {\guillemotleft} ligne {\guillemotright} am{\'e}liore effectivement les r{\'e}sultats, mais aussi que le simple fait d`appliquer au niveau de la ligne un classifieur entra{\^i}n{\'e} au niveau du texte est d{\'e}j{\`a} une source d`am{\'e}lioration."
}